Useful information extraction from satellite images for the use of other higher level applications such as road network extraction and update, city planning etc. is a very important and active research area. It is seen that pixel-based techniques becomes insufficient for this task with increasing spatial resolution of satellite imaging sensors day by day. Therefore, the use of object-based techniques becomes indispensable and the segmentation method selection is very crucial for object-based techniques. In this thesis, various segmentation algorithms applied in remote sensing literature are presented and a segmentation process that is based on watersheds and multi-scale segmentation is proposed to use as the segmentation step of an object-based classifier. For every step of the proposed segmentation process, qualitative and quantitative comparisons with alternative approaches are done. The ones which provide best performance are incorporated into the proposed algorithm. Also, an unsupervised segmentation accuracy metric to determine all parameters of the algorithm is proposed. By this way, the proposed segmentation algorithm has become a fully automatic approach. Experiments that are done on a database formed with images taken from Google Earth&reg / software provide promising results.

L'imagerie laser 3D est une technique performante utilisée notamment pour cartographier l'environnement dans lequel évolue un aéronef, en mesurant la distance le séparant d'un objet, en plus des coordonnées (x,y). Le système est capable d'acquérir des mesures par tout temps (nuit, pluie, brouillard). Une nouvelle génération de capteurs, multi-pixels et ultra-sensibles, permet alors de répondre aux besoins identifiés pour cartographier avec précision une zone de grande superficie : haute résolution spatiale, longue portée avec précision centimétrique et rapidité d'acquisition. Il s'agit des plans focaux 3D Geiger. Avant leur utilisation en aéroporté, il était nécessaire de se familiariser avec leur fonctionnement, basé sur les probabilités de détection. Un simulateur reproduisant l'ensemble de la chaîne d'acquisition à été développé, puis validé sur des cas réels, au sol et en conditions statiques. Il a ensuite permis de démontrer l'intérêt des plans focaux Geiger pour la cartographie aéroportée à longue distance. / 3D laser imaging is a powerful technique used to recognize the environment around an aircraft, by measuring the distance between the system and an objet, in addition to its spatial coordinates. Also, it allows data acquisition under any weather condition (night, rain, fog). A new kind of sensors, multi-pixel arrays with high sensitivity, seems in line with the needs of an accurate 3D mapping of a big area : high spatial resolution, longe range detection with centimeter accuracy and low acquisition time. There are 3D Geiger-mode focal plane arrays. Before an onboard use, it was necessary to analyze the operation of such a sensor, based on probabilities of detection. An end-to-end simulator reproducing the entire acquisition process has been implemented, then experimentally validated on ground and static cases. It finally allowed to demonstrate the potential and contribution of Geiger-mode focal plane arrays for long distance and high spatial resolution airborne 3D mapping.

Les régions sèches situées à la périphérie des déserts sont généralement peuplées et mises en valeur sur un mode sédentaire. Elles partagent cependant avec les milieux désertiques des conditions environnementales qui les rendent sensibles et fragiles. Cela implique de bien connaître les mécanismes de leurs milieux, a fortiori dans un contexte de désertification qui augmente le risque environnemental. Celui-ci est souvent évalué par le suivi de la végétation, mais l’expérience de terrain montre que les formes éoliennes pourraient apporter des compléments utiles. La morphodynamique éolienne joue en effet un rôle non négligeable dans le risque environnemental en régions sèches. Si, dans les systèmes désertiques, l’influence des activités humaines sur l’évolution des formes éoliennes de grande taille est réduite, dans les régions sèches non-désertiques, elles sont de plus petite dimension et leur vitesse de réaction aux changements des conditions du milieu est élevée. Elles sont de surcroît liées aux autres composants du paysage, avec lesquels elles interagissent fortement, et leur fonctionnement peut être corrélé aux modalités d’exploitation du milieu. Cela en fait des indicateurs pertinents et leur suivi doit donc être conçu dans une approche systémique appuyée sur une bonne maîtrise des fondements physiques de l’étude de la morphodynamique éolienne qui sont présentés en ouverture de ce mémoire. Différents outils et concepts élaborés dans les contextes désertiques, parmi lesquels les déplacements potentiels sableux et la densité d’obstacle, sont détaillés. Les effets paysagers de la morphodynamique éolienne sont illustrés par divers exemples. Son intégration dans les études de suivi est alors questionnée pour démontrer que de nouvelles approches peuvent être explorées. Les propositions faites s’intéressent en particulier à un objet, la forme éolienne d’obstacle, qui reste mal connu malgré la place qu’il tient dans les paysages des régions sèches. Une grille de caractérisation fine de cet objet est définie, à partir de laquelle un protocole de quantification et d’évaluation qualitative nécessaire à la production d’indicateurs peut être élaboré. Pour cela, les méthodes développées doivent être reproductibles et minimiser la complexité et les coûts de mise en oeuvre. Dans le domaine de la télédétection, la facilité d’utilisation et la précision des images du Pixy, paramoteur léger à voile souple, démontrent le potentiel des vecteurs de type drone. L’intérêt des satellites à très haute résolution spatiale pour, notamment, la généralisation d’études ciblées est également démontré. Les images produites correspondent notamment à une échelle intermédiaire qui faisait jusqu’alors défaut. Parmi les fournisseurs d’images très haute résolution spatiale, Google Earth est une alternative possible des fournisseurs commerciaux. La disponibilité de plus en plus grande d’images de résolution très élevée offre des perspectives d’applications dans des domaines variés. Leur exploitation présente cependant des contraintes que la Morphologie Mathématique (MM), discipline de l’analyse d’image orientée-objet, permet de contourner. Les outils de la MM facilitent l’analyse façon robuste des images non corrigées, du type Pixy ou Google Earth. Elle s’appuie sur des procédures simples à reproduire, dont les résultats s’expliquent facilement. Elle participe ainsi à réduire le coût des études. Or, la question économique du diagnostic environnemental ne peut être évacuée, en particulier dans les pays concernés par la lutte contre la désertification. Chaque chapitre de ce mémoire démontre l’importance de la prise en considération de deux seuils : d’une part, le seuil d’hétérogénéité, en-deçà duquel l’information recherchée est noyée dans le bruit d’un trop grand détail, d’autre part, le seuil d’homogénéité, au-delà duquel la maille d’analyse fait que l’information est trop lissée pour être pertinente.... / Drylands share with deserts many environmental conditions that make them sensitive and fragile. It is a necessity to understand the mechanisms of these environments, especially in contexts where there is a risk of desertification. Such an understanding is often assessed by monitoring vegetation. Field experience, however, shows that aeolian morphodynamics may provide useful additional information. The aeolian morphodynamics plays indeed a significant role in the environmental risk of drylands. In desert systems, the anthropogenic pressure on aeolian processes is low. On the other hand, in non-desert drylands, features are smaller but have a faster reaction time to environmental change. They interact strongly with other components of the landscape, such as human activities. Accordingly, the study of non-desertic aeolian morphodynamics has to be designed following a systematic approach. It relies on a good knowledge of fundamental physics of wind geomorphology that is described in this dissertation. Various tools and concepts developed in desert environments, including potential displacement and roughness density, are given. The effects of aeolian morphodynamics on landscapes are illustrated by various examples. Standard studies of wind dynamics are discussed and questioned to demonstrate that new approaches can be explored. This study focuses anchored dunes, which remain poorly studied despite their importance in drylands. Anchored dunes are described and characterized in detail. Then a protocole of quantification and qualitative evaluation can be elaborated.Our aim was to develop methods that are reproducible and minimize the complexity and costs of implementation. The unmanned platform, Pixy, illustrates the potential of drones which provide accurate images with a great flexibility of use. The interest of very high spatial resolution imagery provided by satellites such as QuickBird is also demonstrated. Their images introduce to an intermediate scale between field and large-scale satellite imagery. Among the providers of very high spatial resolution imagery, Google Earth (GE) appears to be a good alternative to commercial suppliers. Increasing availability of free high resolution images offers potential applications in various fields. However, their use has constraints that are managed by Mathematical Morphology (MM), an object-oriented image analysis discipline. Tools from MM allow the analysis of uncorrected images, like those of Pixy or GE. It relies on simple procedures easy to reproduce and explain. It thus contributes to reducing the cost of studies. This economic issue of environmental diagnosis cannot be ignored, especially in the countries concerned by the fight against desertification.Each chapter of this thesis demonstrates the importance of two thresholds through particular example. The threshold of heterogeneity, below which information is embedded in the background noise produced by too much detail, is the first one. The threshold of homogeneity, beyond which information is too smooth to be relevant, is the second one. This work attempts to show how these thresholds may have direct effects on results of a remote sensing study. This consideration is thus a structuring element of the methods used. Beyond the issue of aeolian morphodynamics, this thesis combines semi-automatic characterization methods of landscape elements with processes of multi-scalar integration. The results are potentially useful to any approach that seeks to understand the effects of a phenomenon at different scales.

Resumo: Imagens multiespectrais de alta resolução espacial podem se constituir em uma fonte de dados adequada para o mapeamento de processos associados ao desenvolvimento de culturas agrícolas, como a detecção de plantas daninhas. A aerofotogrametria convencional e imagens de satélite de alta resolução espacial são alternativas para aquisição dessas imagens. Entretanto, devido ao custo elevado da aquisição destas imagens, tem sido desenvolvido, pelo Departamento de Cartografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, um Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado (SRA), capaz de oferecer resolução espacial sub-métrica. Este trabalho considerou a hipótese de que a partir de imagens adquiridas pelo Sistema é possível discriminar graus de infestação de plantas daninhas em culturas de café. Para investigar esta hipótese, foi realizado o mapeamento de plantas daninhas utilizando dois diferentes métodos: classificação de imagens multiespectrais (classificação por redes neurais artificiais - RNA) e análise geoestatística (krigagem por indicação com dados indiretos). Os mapas temáticos foram submetidos à análise da qualidade temática. A krigagem por indicação apresentou resultados suavizados e confusos, ao contrário da classificação por RNA, a qual se constituiu num método eficiente para o objetivo proposto, confirmando a hipótese inicial da investigação. / Abstract: Multispectral images with high spatial resolution can be a suitable data source for the mapping of processes associated to the crop development, as detection of weed. The aerial photogrammetry and satellite image of high spatial resolution are alternatives for the aquisition of these images. However, due to the high cost of these images, a Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado - SRA, which is capable of to offer sub-metric spatial resolution has been developed by the Department of Cartography, FCT/Unesp (Presidente Prudente). This work taked into account the hypothesis that is possible to discriminate infestation degree of weed in coffee crop from high spatial resolution multispectral images. To investigate this hypothesis, it was accomplished the mapping using two different methods: multispectral images classification (artificial neural networks classification) and geoestatistics analysis (Indicator kriging with soft data). The thematics maps were submitted to the analysis of thematic quality. The indicator kriging showed smoothed and confused results instead of the artificial neural networks classification, whose results were efficient for the purpose, confirming the initial hypothesis of the investigation. / Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Coorientador: Nilton Nobuhiro Imai / Banca: Bernardo Friedrich Theoodor Rudorff / Banca: Vilma Mayumi Tachibana / Mestre

Nos centros urbanos, as precipitações sempre estiveram ligadas a problemas como inundações e propagação de doenças. Para solucioná-los, é comum a realização de obras hidráulicas nos sistemas de drenagem urbanos. Para tanto, deve-se conhecer as condições da bacia hidrográfica e as consequências que qualquer alteração no ambiente pode causar. Portanto, modelos hidrológicos são utilizados na previsão do comportamento das bacias frente a eventos de precipitação, aumentando a eficácia das obras e diminuindo os riscos associados a estas. Para o uso de modelos, são necessários diversos parâmetros hidrológicos referentes à bacia, tais como área de drenagem, comprimento e declividade dos talvegues, tipo de cobertura de solo etc. Com o avanço da tecnologia, a determinação destes torna-se cada vez mais precisa, bem como os modelos utilizados, trazendo o Sistema de Informações Geográficas (SIG) e o sensoriamento remoto como poderosas ferramentas de apoio a estudos hidrológicos. Neste trabalho, aplicou-se o processo de classificação automática supervisionada pelo método da Análise Orientada a Objeto a uma imagem de satélite de alta resolução da bacia hidrográfica do córrego do Gregório, para caracterizar sua cobertura de solo e determinar os parâmetros hidrológicos número de deflúvio (CN, pelo método do SCS), grau de vegetação (PP), área (A), comprimento (L) e declividades dos talvegues (S) das sub-bacias que compõem a bacia, para as quais os resultados obtidos foram bastante satisfatórios. Por fim, atualizou-se o modelo hidrológico EESC (1993), referente ao sistema de macrodrenagem de São Carlos, obtendo-se hidrogramas finais com diferenças, em relação ao modelo original, de até 33,96% para vazão de pico (Qp), 77,78% para tempo de pico (tp) e 29,86% para volume total de escoamento. / In urban centers, precipitation always been related to problems such as floods and spread of disease. To solve them, it is common to make hydraulic interventions in the urban drainage systems. For this, it is necessary to know the conditions of the watershed and the consequences that any change in the environment can cause. Therefore, hydrological models are used to predict the river behavior in opposite to precipitation events, increasing the efficiency of the hydraulic interventions and reducing the associated risks to these. For the use of models, it is necessary to have several hydrological parameters related to the basin such as drainage area, river length, slope of the thalweg, type of soil cover etc. Trough the technological advancement, the parameter determination becomes more accurate as well as the models, and the Geographic Information System (GIS) and remote sensing appear as powerful tools to support hydrological studies. In this study, we have applied the automatic supervised classification process by the Object-Oriented Analysis method to a high resolution satellite image of the córrego do Gregório watershed, to classify soil coverage and to determine the hydrological parameters curve-number (CN by the SCS method), vegetation degree (PP), area (A), length (L), and slope of thalwegs (S) of the sub-basins of the córrego do Gregório watershed, for which the results were quite satisfactory. Finally, a hydrological model for the São Carlos macrodrainage system called EESC model (1993) was updated with the new parameters, obtaining final hydrographs with differences from the original model up to 33.96% for peak discharge (Qp), 77.78% for peak time (tp) and 29.86% for total volume of runoff.

Les nouveaux capteurs satellitaires permettent l'acquisition d'images d'un très haut niveau de détail à des cadences élevées, produisant ainsi une importante masse de données. Le traitement manuel de ces données étant devenu impossible, de nouveaux outils sont nécessaires afin de les traiter automatiquement. Des algorithmes de segmentation efficaces sont nécessaires pour extraire des objets d'intérêt de ces images. Cependant les segments produits ne correspondent pas aux objets d'intérêt, rendant difficile l'utilisation de connaissances expertes.Dans le cadre de cette thèse nous proposons de changer le niveau d'interprétation d'une image afin de voir les objets d'intérêt pour l'expert comme des objets composés par des segments. Pour cela, nous avons mis en place un processus d'apprentissage multi-niveaux dans le but d'apprendre ces règles de composition. Une règle de composition ainsi apprise peut ensuite être utilisée pour extraire les objets d'intérêt correspondant. Dans un second temps, nous proposons d'utiliser l'algorithme d'apprentissage de règles de composition comme première étape d'une approche montante-descendante. Cette chaîne de traitement a pour objectif d'améliorer la classification à partir des informations contextuelles et de connaissances expertes. Des objets composés de plus haut niveau sémantique sont extraits à partir de règles apprises ou fournies par l'expert, et cette nouvelle information est utilisée pour mettre à jour la classification des objets aux niveaux inférieurs. L'ensemble de ces travaux ont été testés et validés sur des images Pléiades représentant la ville de Strasbourg. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de l'apprentissage de règles de composition pour faire le lien entre connaissance experte et segmentation, ainsi que l'intérêt de l'utilisation d'informations contextuelles dans l'analyse d'images de télédétection à très haute résolution spatiale. / The new remote sensors allow the acquisition of very high spatial resolution images at high speeds, thus producing alarge volume of data. Manual processing of these data has become impossible, new tools are needed to process them automatically. Effective segmentation algorithms are required to extract objects of interest of these images. However, the produced segments do not match to objects of interest, making it difficult to use expert knowledge.In this thesis we propose to change the level of interpretation of an image in order to see the objects of interest of the expert as objects composed of segments. For this purpose, we have implemented a multi-level learning process in order to learn composition rules. Such a composition rule can then be used to extract corresponding objects of interest.In a second step, we propose to use the composition rules learning algorithm as a first step of a bottom-up top-down approach. This processing chain aims at improving the classification from contextual knowledge and expert information.Composed objects of higher semantic level are extracted from learned rules or rules provided by the expert, and this new information is used to update the classification of objects at lower levels.The proposed method has been tested and validated on Pléiades images representing the city of Strasbourg. The results show the effectiveness of the composition rules learning algorithm to make the link between expert knowledge and segmentation, as well as the interest of the use of contextual information in the analysis of remotely sensed very high spatial resolution images.

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Les images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à l'échelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture d'image quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin d'inventaire spatialisé de la ressource forestière à l'échelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à l'aménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. L'objectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture d'images THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à l'échelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire l'information spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur l'automatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs d'ensemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions d'acquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme d'estimation des variables forestières (RMSE) : ~1.1 m pour le diamètre des couronnes, ~3 m pour la hauteur des arbres ou encore ~0.9 m pour leur espacement, ainsi qu'en cartographie des structures forestières (~82 % de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes d'un point de vue opérationnel. L'application à des images multi-annuelles permettra d'évaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempête. / Very High spatial Resolution (VHR) images like Pléiades imagery (50 cm panchromatic, 2m multispectral) allows a detailed description of forest structure (tree distribution and size) at stand level, by exploiting the spatial relationship between tree structure and image texture when the pixel size is smaller than tree dimensions. This information meets the expected strong need for spatial inventory of forest resources at the stand level and its changes due to forest management, land use or catastrophic events. The aim is twofold : (1) assess the VHR satellite images potential to estimate the main variables of forest structure from the image texture: crown diameter, stem diameter, height, density or tree spacing, (2) on these bases, a pixel-based image classification of forest structure is processed in order to produce the finest possible spatial information. The main developments concern parameter optimization, variable selection, multivariate regression modelling and ensemble-based classification (Random Forests). They are tested and evaluated on the Landes maritime pine forest with three Pléiades images and a Quickbird image acquired under different conditions (season, sun angle, view angle). The method is generic. The robustness of the proposed method to image acquisition parameters is evaluated. Results show that fine variations of texture characteristics related to those of forest structure are clearly identifiable. Performances in terms of forest variable estimation (RMSE): ~1,1m for crown diameter, ~3m for tree height and ~0,9m for tree spacing, as well as forest structure mapping (~82% Overall accuracy for the classification of the five main forest structure classes) are satisfactory from an operational perspective. Their application to multi- annual images will assess their ability to detect and map forest changes such as clear cut, urban sprawl or storm damages.

Dans un contexte de changements globaux, il est primordial de mettre au point des pratiques de gestion durable des forêts tropicales assurant le maintien de services environnementaux clés (e.g., biodiversité, stockage de carbone) et la production de biens essentiels aux communautés locales. La mesure, la spatialisation et la compréhension des déterminismes de la structure des forêts tropicales est un challenge pour la gestion durable des ressources forestières. Les forêts denses humides (FDH) de Nouvelle-Calédonie, un point chaud de biodiversité localisé dans le Pacifique Sud-Ouest, sont un modèle d'étude idéal pour comprendre les déterminants de la structure des FDH. En effet, les FDH néo-calédoniennes sont réparties le long d’une chaîne de montagne et sont ainsi soumises à de forts gradients environnementaux auxquels se superposent différents gradients de perturbations naturelles ou anthropiques. Les objectifs de cette thèse sont (i) de définir les caractéristiques structurales des FDH néo-calédoniennes, (ii) de cartographier les FDH et prédire leur structure à large échelle, et (iii) de quantifier l'influence de l’environnement et des dynamiques forestières sur la structure des FDH. Pour cela, 23 parcelles d’inventaire forestier de 100 m x 100 m ont été mise en place en Province Nord, entre 250 et 900 m d'altitude et 1500 et 3000 mm de précipitations annuelles. En plus de caractériser localement la structure des FDH, ces parcelles ont permis de calibrer un modèle prédictif basé sur l’analyse de la texture de la canopée, à l'aide la méthode FOTO (FOurier transform Textural Ordination), qui a été appliqué à huit images satellitaires à très haute résolution Pléiades (couvrant 1295 km2). Un tel modèle capable de lier texture et structure repose sur le postulat que la relation allométrique entre le DBH (Diameter at Breast Height) et l'aire de la couronne des arbres de canopée est stable. Nous avons également testé cette relation à échelle pantropicale. Nos résultats ont montré que les FDH néo-calédoniennes sont denses (1182 ± 233 tiges/ha), ont une aire basale élevée (44 ± 11 m2/ha), une canopée relativement basse (14 ± 3 m) et une biomasse aérienne caractéristique des forêts tropicales (299 ± 83 t/ha). Elles se distinguent également par une importante variabilité structurale. Cette variabilité est du même ordre que ce soit le long de gradients environnementaux ou de gradients de succession forestière. La méthode FOTO appliquée aux images Pléiades a permis de prédire et de spatialiser des paramètres structuraux clefs (tels que la densité de tiges et la biomasse aérienne des FDH) à partir de corrélations robustes avec les indices de texture de la canopée (R² ≥ 0,6; RMSE ≤ 20%). La structure des FDH est principalement dirigée par l'insolation potentielle et l'altitude à l'échelle des massifs montagneux, et par la pente et un indicateur topographique d'humidité à l'échelle du versant. Ces travaux permettront d'estimer les ressources forestières à l'échelle de la Nouvelle-Calédonie et de définir une nouvelle typologie des FDH sur le territoire intégrant leur variabilité structurale. / In the course of global change, new practices of sustainable management in tropical rainforests that maintain key environmental services (e.g., biodiversity, carbon sequestration) and produce goods on which local communities rely is needed. The measurement, spatialization and understanding of the drivers of rainforest structure at large scale is challenging for managing sustainably forest resources. Rainforests of New Caledonia, a biodiversity hotspot located in the South-West Pacific, are a well-suited study model to explore the drivers of rainforest structure. Indeed, New Caledonian rainforests are distributed along a mountain chain, which creates strong environmental gradients overlaid by a range of natural and anthropogenic disturbance gradients. The aims of this thesis are (i) to define some structural features of New Caledonian rainforests, (ii) to map rainforests and to predict their structure at large scale, and (iii) to quantify the influence of the environment and the forest dynamics on rainforest structure. To this end, 23 one hectare forest inventories were set up in the North Province of New Caledonia. In these plots, elevation ranged between 250 and 900 m and annual rainfall between 1500 and 3000 mm. In addition to characterize locally rainforest structure, these plots were used to calibrate a predictive model based on a textural analysis of the canopy, using the FOTO (FOurier transform Textural Ordination) method, which was applied to eight very high resolution images from a Pléiades satellite (covering 1295 km2). Such a model able to relate texture and structure is based on the hypothesis that the allometric relationship between the DBH (Diameter at Breast Height) and the crown size of a canopy tree is stable. We tested this hypothesis tropics-wide. Our results show that New Caledonian rainforests are dense (1182 ± 233 tree/ha), with a high basal area (44 ± 11 m2/ha), a relatively low canopy (14 ± 3 m) and an above-ground biomass typical of tropical rainforests (299 ± 83 t/ha). These forests are also characterized by a high structural variability. This variability has the same range when influenced by environmental gradients as when influenced by forest succession gradients. The FOTO method applied to Pléiades images allowed to predict and spatialize key structural parameters (like the stem density or the above-ground biomass of rainforests) from robust correlations with the textural indices of the canopy (R² ≥ 0,6; RMSE ≤ 20%). The structure of New Caledonian rainforest is mainly driven by the potential insolation and the elevation at the scale of mountain massifs, and by the slope and the topographic wetness at the scale of a mountainside. These findings will enable to estimate rainforest resources across the territory and to define a new typology of New Caledonian rainforests taking into account their structural variability.

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